本文關鍵詞：一種改進的無偏節(jié)點標簽預測方法研究

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【摘要】：在社會網(wǎng)絡中,用戶的位置和屬性以及圖片的標簽預測等都具有廣泛的應用前景。為了提高標簽預測的性能,提出了一種改進的無偏節(jié)點標簽預測算法。首先,對社會網(wǎng)絡中的標簽預測問題進行了形式化描述。其次,基于所有觀察數(shù)據(jù)的訓練目標的聯(lián)合概率最大化與以這些數(shù)據(jù)為條件的單變量邊緣預測值的不匹配現(xiàn)象,提出了一種改進的圖模型訓練方法。最后,通過對置信度的無偏估計,基于子圖方法提出一種不包含額外標簽數(shù)據(jù)的無偏算法用于模型的訓練。在Twitter和Pokec數(shù)據(jù)集上的實驗表明,提出的算法與相關的標簽預測算法相比,其準確性和運行效率都得到了明顯的提升。
【作者單位】： 浙江大學軟件學院;浙江大學計算機科學與技術學院;
【關鍵詞】： 社會網(wǎng)絡 標簽預測 無偏估計 圖模型
【基金】：國家自然科學基金(61170306) 浙江省衛(wèi)生廳項目(2012KYA123)資助
【分類號】：O157.5;TP393.09
【正文快照】： 在社會網(wǎng)絡服務中,預測用戶的標簽具有非常廣泛的應用。在社會網(wǎng)絡的位置服務中,大約1%~2%的用戶通過簽到等形式對發(fā)言或評論加上了地理標簽,通過這些位置信息可以預測其他用戶的位置信息,從而提供與位置相關的服務[1]。通過位置預測,可以向用戶提供推薦、廣告、自動語言選擇

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本文編號：751785